Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Couvre les modèles ARMA pour la prévision des séries chronologiques, en discutant des implications, des propriétés des erreurs de prévision, des défis avec les prédictions et des modèles de covariance.
Explore la gestion de la demande, les méthodes de prévision, l'effet bullwhip, l'impact de l'industrie horlogère suisse et les biais cognitifs dans les affaires.
Explore l'estimation, la prévision et la comparaison de modèles dans l'analyse de séries chronologiques à l'aide d'exemples de données réelles pour motiver l'étude.
Explore l'analyse, la modélisation et la prévision de la demande énergétique résidentielle, en soulignant l'importance de comprendre les modèles de consommation et de prévoir la demande future.
Explore l'estimation des erreurs dans l'intégration numérique et ses applications dans la prévision, en mettant l'accent sur la méthode de Romberg et l'extrapolation de Richardson.
